Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544

## Optimalisasi Pengambilan Keputusan Melalui Analisis Trend Penjualan pada Bisnis Retail Menggunakan Metode Least Square
Suhardjono
Fakultas Teknik dan Informatika, Prodi Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika, Indonesia E-mail: suhardjono@bsi.ac.id

## Abstract
The  right  business  decisions  are  crucial  in  the  business  world  to  ensure  business continuity and increase profitability. One important factor in making business decisions is sales sales. Businesses need accurate trading trade orders to fill inventory, improve sales performance,  and  maximize  profits.  This  research  case  study  focuses  on  the  medical device  retail  business  of  CV.  Independent  Lakshmi.  The  company  faces  problems  in replenishing inventory due to variable demand. The research objective is to analyze sales trends  and  customer  buying  interest  using  the  least  square  method.  The  results  showed that  forecasting  calculations  yielded  a  MAPE  value  of  1%  and  there  were  sales  trend analysis results, namely a total trend increase of 29.04% for karcher goods so that sales trend  analysis  could  be  contributed  to  the  research  site.  Based  on  the  results  of  system testing  using  Blackbox  Testing,  the  results  show  that  the  system  functionality  is appropriate and valid.
Keywords: Sales Trends, Goods Forecasting, Retail Business Decisions, Least Square Method

## Abstrak
Keputusan  bisnis  yang  tepat  menjadi  krusial  dalam  dunia  bisnis  untuk  memastikan kelangsungan  usaha  dan  meningkatkan  profitabilitas.  Salah  satu  faktor  penting  dalam pengambilan  keputusan  bisnis  adalah  peramalan  penjualan.  Bisnis  ritel  membutuhkan peramalan  penjualan  yang  akurat  untuk  memenuhi  persediaan,  meningkatkan  kinerja penjualan, dan memaksimalkan keuntungan.  Studi kasus penelitian ini fokus pada bisnis retail  alat  kesehatan  CV.  Laksmi  Mandiri.  Perusahaan  menghadapi  masalah  dalam mengisi ulang persediaan karena variasi permintaan yang tidak tetap. Tujuan penelitian melakukan    dilakukan  analisis  trend  penjualan  dan  minat  beli  pelanggan  menggunakan Metode least square. Hasil penelitian menunjukkan perhitungan peramalan menghasilkan nilai MAPE sebesar 1% serta terdapat hasil analisis trend penjualan yaitu total kenaikan trend sebesar 29,04% pada jenis barang karcher sehingga analisis trend penjualan dapat dikontribusikan  pada  tempat  penelitian.  Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem menggunakan Blackbox Testing maka diperoleh hasil bahwa fungsionalitas sistem sudah sesuai dan valid.
Keywords: Trend  Penjualan,  Peramalan  Barang,  Keputusan  Bisnis  Retail,  Metode Least Square

## 1. Pendahuluan
Dalam dunia bisnis, mengambil keputusan yang tepat merupakan hal yang sangat penting  untuk  memastikan  kelangsungan  usaha  dan  meningkatkan  profitabilitas. Terdapat  banyak  faktor  yang  harus  dipertimbangkan  ketika  mengambil  keputusan bisnis[1],  salah  satunya  adalah  peramalan  penjualan.  Dalam  bisnis  ritel,  peramalan penjualan  yang  akurat  sangat  diperlukan  untuk  memastikan  kebutuhan  persediaan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544
tercukupi, meningkatkan kinerja penjualan, serta memaksimalkan keuntungan. Oleh karena  itu,  analisis  peramalan  penjualan  pada  bisnis  ritel  sangat  diperlukan  untuk membantu pengambilan keputusan bisnis yang tepat[2], [3].
Peramalan  trend  penjualan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  bagi  bisnis  retail.  Hal ini  dikarenakan  peramalan  yang  tepat  dan  akurat  akan  membantu  bisnis  retail  untuk meningkatkan  kinerja  penjualan,  mengurangi  biaya  persediaan,  serta  meningkatkan keuntungan  secara  keseluruhan[4],  [5].  Tantangan  utama  dalam  peramalan  trend penjualan bisnis retail adalah perubahan trend pasar yang cepat dan fluktuasi permintaan pelanggan  yang  sulit  diprediksi.  Bisnis  retail  harus  dapat  merespons  perubahan  pasar dengan  cepat  dan  tepat  sasaran  agar  tidak  kehilangan  pelanggan  dan  pendapatan.Selain itu,  bisnis  retail  juga  perlu  menghadapi  persaingan  yang  semakin  ketat  dengan  adanya berbagai  macam  jenis  toko  online  dan  marketplace.  Hal  ini  membuat  bisnis  retail  perlu memiliki  strategi  yang  tepat  dalam  melakukan  peramalan  trend  penjualan  agar  dapat bersaing  dengan  toko  online  dan  marketplace[6]–[8].  Dalam  beberapa  tahun  terakhir, bisnis retail juga dihadapkan dengan perubahan perilaku belanja konsumen yang semakin digital. Banyak konsumen yang beralih dari belanja di toko fisik ke belanja online. Hal ini membuat  bisnis  retail  perlu  mengoptimalkan  strategi  peramalan  trend  penjualan  agar dapat mempertahankan dan meningkatkan pangsa pasar[9], [10].
Oleh  karena  itu,  urgensi  permasalahan  dalam  peramalan  trend  penjualan  bisnis  retail sangat  penting  untuk  dipahami  dan  ditangani  dengan  tepat.  Bisnis  retail  harus  memiliki kemampuan  dalam  melakukan  peramalan  trend  penjualan  yang  akurat  dan  efektif  untuk dapat bersaing dengan toko online dan marketplace, serta menjaga kepercayaan pelanggan dan  meningkatkan  keuntungan  bisnis  secara  keseluruhan.  Permasalahan  utama  dalam bisnis  retail  pada  studi  kasus  penelitian  ini  yaitu  binis  retail  alat  kesehatan  CV.  Laksmi Mandiri yang terletak pada memiliki kegiatan bisnis yang rutin dilakukan setiap bulannya diantaranya  yaitu  kegiatan  bisnis  yang  paling  utama  adalah  penjualan  produk  kepada pelanggan,  Pengelolahan  data  penjualan  yang  mencangkup  mencari,  mengecek  dan pencatatan data penjualan. Banyaknya keluaran produk model terbaru secara berulang dan permintaan pelanggan yang tidak tetap, mengakibatkan kebingungan dalam mengisi ulang produk  yang  tidak  pasti  jumlahnya  tiap  bulan.  Terkadang  mendatangkan  produk  secara berlebihan  atau  terlalu  banyak,  atau  sebaliknya  terlalu  sedikit,  menimbulkan ketidakpastian  jumlah  pada  stok  barang  yang  ada.  Produk  yang  terlalu  banyak  akan mengakibatkan Surplus. Belum lagi jika produk tersebut tidak cepat habis terjual. Jika ada produk  yang  belum  juga  laku,  maka  akan  lama  tersimpan  di  gudang  dan  dapat mengakibatkan  kerusakan,  karena  disimpan  terlalu  lama  dan  tidak  terpakai.  Hal  ini tentunya  akan  mengakibatkan  kerugian  bagi  perusahaan,  begitupun  produk  yang  terlalu sedikit,  bisa  menimbulkan  kekurangan,  terutama  ada  pemesanan  secara  mendadak  oleh pelanggan.  Sehingga  diperlukan  adanya  analisis  trend  penjualan  dari  alat  Kesehatan dalam memudahkan pihak perusahaan dalam mengetahui trend segmentasi penjualan dan minat beli pelanggan terhadap suatu produk menggunakan metode peramalan.
Metode yang digunakan dalam analisis trend peramalan penjualan adalah Metode least square yang memiliki keunggulan Metode ini menghitung garis tren dengan mencari nilai rata-rata dari variabel dependen dan independen [11], serta menghitung koefisien regresi. Dalam  bisnis  ritel,  metode  least  square  dapat  digunakan  untuk  melakukan  peramalan penjualan  dengan  memanfaatkan  data  historis  penjualan  dan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  penjualan,  seperti  musim,  promosi,  dan  perubahan  tren  pasar.  Tujuan penelitian  melakukan  optimalisasi  pengambilan  keputusan  bisnis  melalui  analisis peramalan  penjualan  pada  bisnis  ritel  alat  kesehatan  menggunakan  metode  least  square. Dimulai  dengan  membahas  tentang  pentingnya  analisis  peramalan  penjualan  pada  bisnis ritel, serta peran metode least square dalam melakukan analisis peramalan penjualan yang disesuaikan  dengan  data  histori  penjualan  barang.  Langkah-langkah  tersebut  akan membantu  bisnis  ritel  dalam  memahami  dan  menerapkan  metode  least  square  secara efektif dalam melakukan peramalan penjualan.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Metode Least Square
Metode Least  Square adalah  metode  peramalan  yang  biasanya  digunakan  untuk memprediksi peramalan penjualan (Sales Forecasting). Metode ini merupakan salah satu metode  berupa  data  deret  berkala  atau  time  series,  yang  mana  di  butuhkan  data-data penjualan  dimasa  lampau  untuk  melakukan  peramalan  penjualan  dimasa  mendatang sehingga  dapat  ditentukan  hasilnya[12].  Metode Least  Square juga  termasuk  salah  satu metode yang paling luas digunakan untuk menentukan persamaan tren data karena metode ini  menghasilkan  apa  yang  secara  matematika  diGambarkan  sebagai  line  of  best  fit. Metode  ini  diterapkan  pada  data  –  data  penjualan  sebelumnya  untuk  memprediksi  hasil penjualan  yang  akan  datang[13].  Metode Least  Square terbagi  menjadi  dua  kasus,  yaitu kasus data genap dan kasus data ganjil. Secara umum persamaan garis linier Time series dapat dirumuskan sebagai berikut :
Y=a+bX (1)
Keterangan :
Y = data berkala (time series data).
X = variabel waktu (hari, minggu, bulan,tahun). a dan b = bilangan konstanta.
Untuk mendapatkan nilai Y, maka harus dicari terlebih dahulu nilai dari konstanta a dan b dengan rumus sebagai berikut :
a = (2) b = (3)
Keterangan: N = banyaknya data
Untuk melakukan perhitungan terhadap data diperlukan nilai tertentu pada variabel waktu (X)  sebagai  bobotnya.  Pada  umumnya,  yang  diberi  nilai  0  adalah  variabel  waktu  yang letaknya ditengah.
1. Untuk data ganjil, jarak antara dua waktu diberi nilai satu satuan. Diatas 0 diberi tanda + dan di bawahnya diberi tanda – (Misal: 0, 1, 2 , 3. . . dan . . . , -3, -2, -1, 0).
2. Untuk data genap, jarak antara dua waktu diberi nilai dua satuan. Diatas 0 diberi tanda + di bawahnya tanda – (0, 1, 3, 5, ... dan ... -5, -3, -1, 0).

## 2.2. Mean Absolute Percentage Error
Metode ini melakukan perhitungan perbedaan antara data asli dan data hasil peramalan. Perbedaan tersebut diabsolutkan, kemudian dihitung ke dalam bentuk persentase terhadap data asli[14]. Hasil persentase tersebut kemudian didapatkan nilai mean-nya. Suatu model mempunyai kinerja sangat bagus jika nilai MAPE berada di bawah 10%, dan mempunyai kinerja bagus jika nilai MAPE berada di antara 10% dan 20%. MSE sebagai suatu ukuran ketepatan  peramalan,  Maka  diusulkan  ukuran  –  ukuran  alternatif,  yang  diantaranya menyangkut galat persentase. Dua ukuran berikut sering digunakan [15]:
PE : (4) MAPE : (5) Dimana: Xt = Data history atau Data aktual pada periode ke - t Ft
= Data hasil ramalan pada periode ke – t n = jumlah data yang digunakan
t
= periode ke – t

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Perhitungan Peramalan Trend Penjualan
Dalam  melakukan  perhitungan  peramalan  trend  penjualan  maka  diperlukan dataset  penjualan  produk  pada  CV.  Laksmi  Mandiri.  Pada  simulasi  perhitungan digunakan data penjualan dari produk Karcher jenis K selama 1 tahun, yaitu period e bulan  Januari  sampai  dengan  desember  2022  (perbulan  januari  -  desember  2022). Kolom  penjualan  (Y)  adalah  data  penjualan  nyata  produk.  Kolom  X  merupakan bobot  pada  tiap  periode  (tanggal  penjualan).  Tabel  1  yang  menunjukan  data penjualan  periode  sebelumnya  (selama  tahun  2021)  disertai  dengan  perhitungan pencarian nilainya masing-masing periode:
Tabel 1. Data Penjualan Produk No.  Bulan Penjualan Karcher Jenis K (Y) (X) (XY) (X 2 ) 1 Januari 3 -11 -33 121 2 Februari 3 -9 -27 81 3 Maret 1 -7 -7 49 4 April 1 -5 -5 25 5 Mei - -3 0 9 6 Juni 3 -1 -3 1 7 Juli 1 1 1 1 8 Agustus 5 3 15 9 9 September 1 5 5 25 10 Oktober 4 7 28 49 11 November 5 9 45 81 12 Desember 2 11 22 121
Jml
Pada  Tabel  1  dapat  dijelaskan  bahwa    bobot  periode  berikutnya  (bulan  Desember) yaitu 13, karena data yang digunakan merupakan data genap. Selain itu,pada table berikut juga  dihitung  jumlah  total  penjualan  yaitu  sebanyak  29  unit.  Adapun  kolom  XY  adalah pemberian nilai XY tiap tanggal periode yang didapat dari perkalian penjualan nyata(Y) dengan  bobot(X)  ,sehingga  menghasilkan  41.  Dan  terakhir,  kolom  X 2 untuk  menghitung nilai pengkuadratan bobot pada masing-masing periode, sehingga menghasilkan nilai 572.
Selanjutnya  yaitu,  menghitung  hasil  dari  nilai,selanjutnya  dimasukan  kedalam  rumus metode least square .
Total penjualan nyata (Y) = 29 Bobot bulan Januari tahun 2022 = 13 Total = Total = ∑X 2 = 572 N = 12 (banyaknya data)
Setelah mendapatkan nilai dari setiap priode, selanjutnya  menghitung nilai variable a dan b dengan melakukan proses hitung sebagai berikut :
a = ∑ Y/n = 29 / 12 = 2,42 b = ∑XY /∑X 2 = 41 / 572 = 0,07
Dimana ∑ Y/n adalah total penjualan nyata dibagi dengan banyaknya data, dan ∑ XY / ∑ X 2 adalah total XY dibagi dengan total dari X 2 . Sehingga didapatkan tren metode least square sebagai berikut :
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544
Y = a + bX = 2,42 + (0,07)  (13) = 2,42 + 0.91 = 3,33 (dibulatkan jadi 3) = 3
Berdasarkan perhitungan peramalan menggunakan  metode Least Square diatas, dapat disimpulkan  bahwa  didapatkan  hasil  peramalan karcher Jenis  K  priode  januari  2022 sebanyak 3 unit barang.
Dari  persamaan  tersebut  diatas,  selanjutnya  memasukkan  nilai  trend  untuk  masing- masing periode seperti yang ditunjukan pada Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2. Pemberian Nilai Trend Setiap Periode No. Bulan Penjualan Karcher Jenis K (Y) (X) (XY) (X 2 ) Trend 1 Januari 3 -11 -33 121 1,65 2 Ferbruari 3 -9 -27 81 1,79 3 Maret 1 -7 -7 49 1,93 4 April 1 -5 -5 25 2,07 5 Mei - -3 0 9 2,21 6 Juni 3 -1 -3 1 2,35 7 Juli 1 1 1 1 2,49 8 Agustus 5 3 15 9 2,63 9 September 1 5 5 25 2,77 10 Oktober 4 7 28 49 2,91 11 November 5 9 45 81 3,05 12 Desember 2 11 22 121 3,19 Jml
Sebagai salah satu contoh perhitungan nilai trend, diambil dari data periode bulan Juli pada Tabel diatas sebagai berikut : Rumus mencari trend: (C )= + (X) = 29/12   + 41/572 (1) = 2,42     + 0,07 (1) = 2,42     + 0,07 = 2,49
Selanjutnya, mencari selisih eror dari hasil peramalan pada Tabel diatas, yaitu dengan cara jumlah penjualan aktual dikurangi jumlah peramalan penjualan ( trend ).
Di bawah ini merupakan  contoh perhitungan nilai eror diambil dari data periode bulan Juli pada Tabel diatas,  yaitu sebagai berikut : Rumus mencari eror : Yt-Trend Keterangan : Yt = Penjualan aktual/nyata Trend   = Peramalan Diketahui : Yt =1 , Trend = 2,49
AC= Yt-Trend = 1- 2,49 = -1,49
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544
Berdasarkan  hasil  pada  Tabel  2  dapat  dijelaskan  bahwa  terdapat  kenaikan  trend penjualan produk Karcher jenis K pada bulan januari sampai Desember 2022, jika dilihat dari angka trend maka total kenaikan trend sebesar 29,04%.
Selanjutnya,  dari  Tabel  diatas  didapatkan  nilai  MAD  ( Mean  Absolute  Deviation ) sebagai berikut :
MAD =
N = 1 12 = 1 12 = 1,44 Setelah itu, menghitung kesalahan peramalan menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Erorr) , seperti yang ditampilkan pada Tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Pemberian Nilai MAPE Masing-masing Periode No.  Bulan Penjualan Karcher Jenis K (Y) Eror (Yt-Ý) MAPE 1 Januari 3 1,35 1,35 0,45 2 Ferbruari 3 1,21 1,21 0,043334 3 Maret 1 -0,93 0,93 0,93 4 April 1 -1,07 1,07 1,07 5 Mei - -2,21 2,21 2,21 6 Juni 3 0,65 0,65 0,216667 7 Juli 1 -1,49 1,49 1,49 8 Agustus 5 2,37 2,37 0,474 9 September 1 -1,77 1,77 1,77 10 Oktober 4 1,09 1,09 0,2725 11 November 5 1,95 1,95 0,39 12 Desember 2 -1,19 1,19 0,595
Dari  Tabel  diatas,  didapat  nilai  MAPE  (tingkat  kesalahan  peramalan)  dengan perhitungannya sebagai berikut :
=
x 100
= 0,8256 x 100 = 0,8256 (dibulatkan menjadi 1) MAPE  = 1%
Dari  hasil  perhitungan  MAPE  dapat  dijelaskan  bahwa  tingkat  kesalahan peramalan  cenderung  kecil  yaitu  1%  sehingga  perhitungan  peramalan  trend penjualan dapat digunakan untuk melakukan peramalan pada sub barang yang lain.

## 3.2. Implementasi Sistem
Pada  tahap  implementasi  sistem  dapat  dijelaskan  bahwa  sistem  peramalan  penjualan dibangun  menggunakan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  Database  MySQL.  Pada  sistem terdapat beberapa menu yang dapat diakses oleh pengguna admin bagian Gudang, pemilik
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544
toko  dan  bagian  keuangan  dalam  mengakses  informasi  pengelolaan  data  barang,  data peramalan dan informasi trend penjualan barang.
Gambar 1. Tampilan Antarmuka Mengelola Data Barang
Pada  Gambar  1  merupakan  halaman  pengelolaan  data  barang  yang  digunakan  dalam transaksi  penjualan  pada dashboard admin  gudang,  terdapat  proses  input  dan  edit  data barang.
Gambar 2. Tampilan Antarmuka Data Peramalan barang
Halaman  ini  akan  di  tampilkan  oleh  sistem,  jika  menekan  tombol  ‘ Data  Peramalan ’ pada halaman data peramalan yaitu menampilkan  hasil dari peramalan dari filter barang yang  akan  dilakukan  peramalan.  Terdapat  kolom  tahun,  bulan,  jumlah  penjualan  serta trend,  nilai  eror,  absolute  dan  nilai  MAPE  untuk  dapat  memberikan  informasi  hasil peramalan pada satu periode penjualan.
Gambar 3. Tampilan Antarmuka Input Peramalan barang
Pada  Gambar  3  dapat  dijelaskan  bahwa  pada  tampilan  antarmuka  input  peramalan barang  terdapat tiga kolom yang terdiri dari kolom prediksi (x), kemudian kolom periode (bulan)  dan  tahun,  jadi  setelah  memasukan  semua  data  penjualan  barang  di  kolom tersebut, maka dengan otomatis sistem akan menampilkan halaman hasil peramalan sesuai
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 4, No. 3, Juli (2023), pp. 535-544
dengan  nama  dan  jenis  barang  serta  periode  peramalan  yang  sudah  ditentukan  oleh pengguna.
Gambar 4. Tampilan Antarmuka Laporan Hasil Peramalan
Pada halaman ini, sistem akan menampilkan halaman hasil peramalan yang dilanjutkan dari  halaman  sebelumnya  yaitu  halaman  form  input  data  peramalan.  Hasil  peramalan menampilkan data nama dan jenis barang dan periode yang sudah ditentukan.

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan blackbox testing guna  mengetahui  fungsionalitas sistem  sudah  berjalan  dan  valid.  Pengujian  ini  ditujukan  untuk  memastikan fungsionalitas  sistem  sudah  sesuai  dengan  persyaratan  fungsional  yang  sudah ditentukan  serta  dapat  memenuhi  kebutuhan  pengguna.  Pengujian blackbox  testing dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Pengujian Sistem No Fungsional  Skenario Hasil Keterangan 1 Tambah data barang Melakukan input data barang  dengan  benar,lalu klik ‘simpan’ Sistem  menyimpan data dan menampilkan pesan “Proses Simpan Data Barang Berhasil” Valid 2 Tambah data Barang gagal Mengisi data barang dengan salah atau pengisian tidak lengkap Sistem tidak memproses dan menampilkan pesan “Please select  an  item  in the list” atau “Please  fill  out this field” Valid 3 Ubah  data barang Mengklik ikon kotak biru dan selanjutnya mengubah  data  barang dan  pengisian  benar,lalu klik ‘simpan’ Sistem  memproses dan menyimpan perubahan, dan menampilkan pesan “Data Barang Berhasil Diubah” Valid 4 Ubah  data barang gagal Mengubah  data  barang dengan  pengisian  salah atau tidak lengkap Sistem  tidak  dapat memproses perubahan dan menampilkan pesan “Please select  an  item  in the list” atau Valid
No Fungsional  Skenario Hasil Keterangan “Please  fill  out this field” 5 Data peramalan Pengguna  mengisi  kolom input data peramalan dengan benar dan lengkap yaitu kode barang,  prediksi(x)  bulan dan tahun peramalan dengan manual, kemudian klik ikon simpan. Sistem  memproses dan menyimpan data peramalan, lalu merespon dengan menampilkan pesan “Proses Simpan Data peramalan Berhasil” Valid 6 Lihat Laporan peramalan Pengguna  pemilik  toko mengakses  sistem  dan memilih menu ‘laporan’ Sistem akan menampilkan laporan yang dicari sesuai periode yang diinginkan. Valid

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan penelitian yaitu dari analisis trend penjualan barang menggunakan metode Least  Square ,  perhitungan  peramalan  digunakan  pada  contoh  data  barang  jenis  karcher dan  menghasilkan  hasil  peramalan  dengan  nilai  MAPE  sebesar  1%  serta  terdapat  hasil analisis  trend  penjualan  yaitu  total  kenaikan  trend  sebesar  29,04%  sehingga  analisis trend  penjualan  dapat  dikontribusikan  pada  tempat  penelitian.  Berdasarkan  hasil pengujian  sistem  menggunakan Blackbox  Testing maka  diperoleh  hasil  bahwa fungsionalitas  sistem  sudah  sesuai  dan  valid,  saran  penelitian  selanjutnya  yaitu dapat  melakukan  analisis  bagi  keseluruhan  data  barang  sehingga  dapat menghasilkan analisis trend baik trend harian, mingguan dan bulanan.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Prawirosentono  and  D.  Primasari, Manajemen  Stratejik  &  Pengambilan Keputusan  Korporasi  (Strategic  Management  &  Corporate  Decision  Making) . Bumi Aksara, 2022.
[2] A. Kusumaningsih et al. , “Pengambilan Keputusan Dalam Bisnis,” Penerbit Tahta Media , 2023.
[3] I. G. I. Sudipa et al. , Penerapan Decision Support System (Dss) Dalam Berbagai Bidang  (Revolusi  Industri 4.0  Menuju  Era  Society  5.0) .  PT.  Sonpedia  Publishing Indonesia, 2023.
[4] T. N. Ingram, R. W. LaForge, R. A. Avila, C. H. Schwepker, and M. R. Williams, Sales management: Analysis and decision making . Routledge, 2019.
[5] M.  R.  Siregar,  A.  P.  Azhari,  D.  Hartama,  and  A.  P.  Windarto,  “Peramalan  Nilai Penjualan  Gas  Elpiji  3  Kg  di  Sumatera  Utara  dengan  bantuan  Analisis  Metode Jaringan Saraf Tiruan,” Bull. Artif. Intell. , vol. 1, no. 2, pp. 52–58, 2022.
[6] B. K. Wijaya, I. G. I. Sudipa, D. V. Waas, and P. P. Santika, “Selection of Online Sales  Platforms  for  MSMEs  using  the  OCRA  Method  with  ROC  Weighting,” J. Intell. Decis. Support Syst. , vol. 5, no. 4, pp. 146–152, 2022.
[7] S. Suhardjono, A. Sudradjat, B. A. Wahid, H. Sugiarto, and H. Nurdin, “Prediction Of Infant Mortality Using The Decission Tree And Genetic Algorithm Methods,” Paradig. Komput. dan Inform. , vol. 25, no. 1, 2023.
[8] F. Altamevia, H. O. L. Wijaya, and E. Elmayati, “Analisis Pola Penjualan Obat di Apotek  Srikandi  Menggunakan  Algoritma  Supervised  Learning,” Kesatria  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 4, no. 1, pp. 170–176, 2023.
[9] I. Yulian, D. S. Anggraeni, and Q. Aini, “Penerapan metode trend moment dalam
forecasting penjualan produk cv. rabbani asyisa,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 193–200, 2020.
[10] K.  J.  Atmaja  and  I.  B.  G.  Anandita,  “Sales  forecasting  system  using  single exponential smoothing,” J. Mantik , vol. 4, no. 4, pp. 2552–2557, 2021.
[11] I.  K.  Permatasari,  “Analisis  trend  penjualan  dengan  metode  least  square  pada apotek swasta Surabaya,” J. Mitra Manaj. , vol. 3, no. 3, pp. 283–298, 2019.
[12] S. I. P. Lestari, M. Andriani, A. D. GS, P. Subekti, and R. Kurniawati, Peramalan Stok Spare Part Menggunakan Metode Least Square . Sefa Bumi Persada, 2019.
[13] A.  Galicia,  R.  Talavera-Llames,  A.  Troncoso,  I.  Koprinska,  and  F.  Martínez- Álvarez,  “Multi-step  forecasting  for  big  data  time  series  based  on  ensemble learning,” Knowledge-Based Syst. , vol. 163, pp. 830–841, 2019.
[14] D.  Chicco,  M.  J.  Warrens,  and  G.  Jurman,  “The  coefficient  of  determination  R- squared  is  more  informative  than  SMAPE,  MAE,  MAPE,  MSE  and  RMSE  in regression analysis evaluation,” PeerJ Comput. Sci. , vol. 7, p. e623, 2021.
[15] U.  Khair,  H.  Fahmi,  S.  Al  Hakim,  and  R.  Rahim,  “Forecasting  error  calculation with  mean  absolute  deviation  and  mean  absolute  percentage  error,”  in journal  of physics: conference series , 2017, vol. 930, no. 1, p. 12002.